2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on the methodology of landscape guidelines for green environment based on physiology
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15K14092
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
宗本 晋作 立命館大学, 理工学部, 教授 (20581490)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 緑環境 / 緑視率 / 感性評価 / ベイジアンネットワーク / 自己組織化マップ / 確率モデル / 全方位 / 印象評価推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、前年度に纏めた要素技術「ベイジアンネットワークを用いた緑視率に基づく緑環境評価の確率モデルに関する研究」の手法の有効性について、大阪の道頓堀川周辺の景観を対象に検証した後、全体の研究成果の纏めとして、京都市の景観を対象とした緑環境評価のデータベース、確率モデル、予測マップによる新しい『緑環境評価』ガイドラインを策定する方法を提案した。
まず緑環境のデータベース策定には、前年度に纏めた要素技術「全方位緑視率を用いた緑地環境に対する印象評価推定モデル作成と検証－全方位緑視率と印象評価実験をもとにした自己組織化マップを用いて－」を取り入れる。これにより写真を用いても実際の空間体験を通じた評価に近づけることを提案する。
次にこの緑環境のデータベースを用いて、自己組織化マップを導入し、「満足」あるいは「不満足」と判断された街路の『緑』を、抽出した空間要素の特徴に位置づけたマップを獲得する。獲得したマップ上には、類似の空間要素で構成された緑環境の評価がまとめられる。これにより対象とする緑環境の位置づけから、緑環境評価を目で見て相対的に把握できる評価マップが得られる。このマップを用いて緑環境の構成要素の特徴に基づいて評価の推測もできるが、『緑環境評価』の客観的な数値は抽出できない。
評価の推測には、前年度に纏めた要素技術である、前述の京都市の景観を対象に、緑視率と景観の印象評価の関係を確率モデルで表す方法を組み合わせる。確率モデルにより『街路の緑』を植樹等『近景の緑』の要素と山の緑等『遠景の緑』の要素との関係を明確にし、確率推論により人が満足するのに必要な『近景の緑量』を予測することを提案する。
以上のように、実用化に向けてより効果的に行政指導に用いる知識記述のあり方に配慮し、ガイドラインとしてマップによる明示と必要な緑量を提示できる策定方法を示した。
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